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  • 人工智能計算機(jī)碩士
    Master of Computing in Artificial Intelligence
    所屬學(xué)院:計算機(jī)學(xué)院
    申請難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    11 QS 2025

    項(xiàng)目簡介

    入學(xué)時間 項(xiàng)目時長 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    8月 1.5年 61,040新幣/年

    申請時間

    2025Fall
  • 2024-11-15 開放時間
  • 2025-01-31 Round1
    2025Fall Round1 開始時間:2024-11-15 結(jié)束時間:2025-01-31 申請已結(jié)束
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.0 /
    托福 90 /
    GRE 320 /
    GMAT 650 /

    其它要求

    申請人應(yīng)具備:

    計算機(jī)專業(yè)的優(yōu)秀榮譽(yù)學(xué)位;或者

    相關(guān)學(xué)科的優(yōu)秀榮譽(yù)學(xué)位,2年IT行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn);或者

    良好的計算機(jī)學(xué)士學(xué)位,2年IT行業(yè)經(jīng)驗(yàn);或者

    良好的商業(yè)相關(guān)專業(yè)學(xué)士學(xué)位或榮譽(yù)學(xué)位,2年IT行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

    以上要求是最低入學(xué)要求。錄取是在競爭的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,具有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)訓(xùn)練和相關(guān)項(xiàng)目或工作經(jīng)驗(yàn)的申請者將被優(yōu)先考慮。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    人工智能(AI)越來越被認(rèn)為是國家和全球經(jīng)濟(jì)增長的重要來源,導(dǎo)致工業(yè)和研究領(lǐng)域?qū)σ匀斯ぶ悄転橹攸c(diǎn)的教育和培訓(xùn)的需求不斷增長。人工智能計算機(jī)碩士(MComp in AI)該方案旨在滿足這一需求,提供系統(tǒng)的廣度和深度培訓(xùn)人工智能的高級原理、算法和應(yīng)用。它側(cè)重于智能系統(tǒng)(知識表示、機(jī)器學(xué)習(xí)和推理)背后的計算基礎(chǔ)和原理,以及主要人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的最新技術(shù)(視覺、語音和語言處理、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器人)。

    登錄后查看培養(yǎng)目標(biāo)

    分類 1: 感知

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 計算機(jī)視覺和模式識別 Computer Vision and Pattern Recognition
    2 文本挖掘 Text Mining
    3 三維計算機(jī)視覺 3D Computer Vision
    4 高級自然語言處理 Advanced Natural Language Processing
    登錄后查看分類 1: 感知

    分類 2: 推理與規(guī)劃

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 知識表示和推理 Knowledge Representation and Reasoning
    2 人工智能規(guī)劃和決策 AI Planning and Decision Making
    3 智能機(jī)器人:算法和系統(tǒng) Intelligent Robots: Algorithms and Systems
    4 機(jī)器人高級專題 Advanced Topics in Robotics
    登錄后查看分類 2: 推理與規(guī)劃

    分類 3: 學(xué)習(xí)與優(yōu)化

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘 Knowledge Discovery and Data Mining
    2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) Neural Networks and Deep Learning
    3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)II Neural Networks and Deep Learning II
    4 機(jī)器學(xué)習(xí)理論與算法 Theory and Algorithms for Machine Learning
    5 人工智能中的不確定性建模 Uncertainty Modelling in AI
    6 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策 Data-Driven Decision Making
    登錄后查看分類 3: 學(xué)習(xí)與優(yōu)化

    分類 4: 人工智能管理

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 值得信賴的機(jī)器學(xué)習(xí) Trustworthy Machine Learning
    2 人工智能倫理與治理 AI Ethics and Governance
    登錄后查看分類 4: 人工智能管理

    預(yù)約咨詢

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